graficas, tablasDeep learning (DL) allows models composed of multiple processing layers to learn representations of data with several levels of abstraction. These methods have improved state-of-the-art
tasks like speech recognition, visual object identification, and many other fields. Regarding
electroencephalographic (EEG) signals analysis, especially for the Motor Imagery (MI) paradigm, the availability of large data sets and advances in machine learning have led to the
deployment of DL architectures, allowing the understanding of the information that may
contain for brain functionality. However, these models suffer some limitations in practice:
i) often DL models not integrate properly EEG spatial information with extracted time-frequency features, ii) the resulting inter and intra-subject variability, along with frequently
available small datasets, significantly decreases the performance of EEG-based MI systems, and iii) DL models are treated as “black boxes” lacking physiological interpretability. In this
Ph.D. thesis proposal, we pretend to solve these issues i) developing a Deep&Wide learning methodology using multi-view feature extraction, ii) proposing a coupling information
strategy based on transfer learning including subject’s clinical data, and iii) developing a relevance analysis methodology that allows improving the interpretability of neural responses.
The detailed methodology and its respective execution plan (schedule) to carry out these
objectives are further described. In addition, we list the available computational resources
necessary for the proposed implementation (Texto tomado de la fuente)El aprendizaje profundo (por sus siglas en inglés DL) permite que los modelos compuestos
por múltiples capas de procesamiento aprendan representaciones de datos con varios niveles
de abstracción. Estos métodos han mejorado tareas de vanguardia como el reconocimiento
de voz, la identificación de objetos visuales y muchos otros campos. En cuanto al análisis
de señales electroencefalográficas (EEG), especialmente para el paradigma de Imaginación
Motora (por sus siglas en inglés MI), la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y los
avances en el aprendizaje automático han llevado al despliegue de arquitecturas DL, permitiendo la comprensión de la información que puede contener para la funcionalidad cerebral.
Sin embargo, estos modelos sufren algunas limitaciones en la práctica: i) a menudo los modelos DL no integran correctamente la información espacial de EEG con las características
extraídas de tiempo-frecuencia, ii) la alta variabilidad inter e intra-sujeto resultante, junto
con los pequeños conjuntos de datos disponibles, disminuye significativamente el rendimiento
de los sistemas MI a partir de registros EEG, y iii) los modelos DL se tratan como “cajas
negras ” que carecen de interpretabilidad fisiológica. En esta propuesta de tesis, pretendemos
resolver estos problemas i) desarrollando una metodolog´ıa de aprendizaje Deep&Wide utilizando extracción de características de múltiples dominios, ii) proponiendo una estrategia
de acoplamiento de información basada en el aprendizaje de transferencia que incluye los
datos clínicos del sujeto, y iii) desarrollando una metodología de análisis de relevancia que
permita mejorar la interpretabilidad de las respuestas neuronales. La metodología detallada
y su respectivo plan de ejecución (cronograma) para llevar a cabo estos objetivos de describe
más adelante. Además, se reportan los recursos computacionales disponibles y necesarios
para la implementación de esta propuesta.Minciencias a través de la convocatoria Doctorados Nacionales Conv. 785 -2017DoctoradoDoctor en IngenieríaInteligencia artificial y Machine LearningEléctrica, Electrónica, Automatización Y Telecomunicaciones.Sede Manizale